機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
『ビッグデータの使い方・活かし方』はビジネスの現場におけるビッグデータの実像を知るのにベストの一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
思いがけず、ALBERT様からこちらの本をご恵贈たまわりました*1。 ビッグデータの使い方・活かし方―マーケティングにおける活用事例 作者: 朝野煕彦出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2014/01メディア: 単行本この商品を含むブログを見る いわゆる「ビッグデータ」関連の取り組みを、単なるファッションとしてではなく実際にビジネスの現場で展開させている企業の第一人者の方々が、オムニバス形式で各トピックを解説している本です。ALBERT様からも、山川義介会長ご自身が第1章を寄稿していらっしゃいます。 こんな僕にわざわざご恵贈いただいたということは、もちろん「書評を書け」ということだろうと理解しましたので（笑）、僭越ながらざっくり書かせていただくことにしました。ということで、もし僕の書評のせいでこの本が売れなかったら。。。。。。いや僕の責任です（汗）。 ざっくり内容紹介 正直言って、非常に
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
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